无线传感器网络是最近数年研究的一个热点,其在军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物状态监控、复杂机械监控、城市交通、空间探索、大型车间和仓库管理,以及机场、大型工业园区的安全监测等领域应用十分广泛。传感器节点受制于体积,通常采用锂电池进行供电,相比于外部供电的方式,传感器本身携带的能量十分的有限[1]。在一些环境比较恶劣的环境下,电池的更换十分困难,如果一个节点发生故障,那么很有可能会对整个网络的稳定性造成影响,在一些特殊的情况下甚至会造成整个网络的瘫痪。这是制约无线传感网络设计的一个瓶颈。

4.3 加强护士的自身建设 积极引导护士完善自己的性格，在工作中控制自己的不良情绪，建立良好的护患关系。同时，鼓励护士注意休息、合理营养、规律运动、发展健康的业余爱好，使护士保持心境开阔，降低应激反应水平以陶冶情操，保持身心健康。

根据传感器数据传输的频率,可以将其分为两类:周期性(也称为时间驱动型)和非周期性(也称为事件驱动型)数据传输[2],在时间驱动型的传输中,每一个节点周期性的将数据传输到下一个节点或者传输到终端设备,而在事件驱动型的网络中,数据在满足一定的条件下才会发送,所以在事件驱动型的数据传输中的,传感器节点不是每个周期进行数据传输,在不传输的情况下,传感器节点可以进行休眠,以达到一定的节能作用。最近几年,事件驱动传输的控制和估计已经受到了国内外学者的广泛关注[3-8]。例如,文献[9]设计了自适应事件驱动下马尔科夫跳变系统的状态估计器,文献[10]研究了在网络丢包下的可靠传输策略,并将其策略应用在一类化工过程的远程监测中。文献[11]又利用随机事件驱动策略同时对网络化系统进行最优估计和状态反馈控制。

尽管考虑事件驱动传输的控制和估计已经取得一系列进展,现有的研究一般考虑单跳网络的数据传输,即远程估计器能够完全接收到传感器所发送到的数据。然而,传感器节点传输的距离是有限的,一旦超过了节点所要求的传输距离,就很有可能造成大范围的丢包,甚至无法正常工作,此外,使用添加天线的方案来提高传输距离的方法将极大地增加能量的消耗和设备的安装。本文考虑一类远程监测系统如图1所示,由于传感器节点传输距离有限,需要通过一组多跳节点将数据传输到远程端,传感器节点和中继节点通过锂电池供电,其节点电池能量也是有限的,利用所设计的事件驱动的传输策略,减少中继节点的电池消耗,并使远程估计器能鲁棒地监测本地的信息。此外,由于网络不稳定现象的发生,中继节点所传输的数据有可能在传输过程中丢失,这一类问题也将在本文中被解决。所以考虑在网络数据丢包情况下基于远程状态估计的事件驱动传输策略具有一定的实际意义。

本文主要工作总结如下:

①提出了适用于含中继节点的远程状态估计器,通过求解一类近似二次性能指标的上界推导了基于新息驱动的中继节点传输策略,以保证远程估计精度和节点的电池能耗获得最优的平衡;

②利用所设计的传输策略有效地解决了含中继节点的无线网络发生丢包、数据无法传输的情况;

③从工程角度出发,完整地设计了包含硬件、软件的中继节点模块,并通过观测一组锂电池电压放电过程的实验对所提出的算法进行了估计性能和节能效果的验证。

注记:N和R分别表示自然数和实数,Rm×n表示m×n实矩阵,Rn×1缩写为和分别表示n×n的半正定和正定矩阵。当简写为X≥0(若简写为X>0)。对于X∈Rm×n,XT表示为X的转置矩阵,E(·)表示数学期望。

1 问题陈述

图2是描述上述算法的一个示意图,每一个中继节点都会将测量值转发到下一个节点,估计值是在远程评估器中计算的。为了便于描述,我们考虑每一个节点i,当节点i会收到i-1节点传输过来的测量值测量噪声协方差Ri和Rv相等。此外,稳态卡尔曼滤波器将计算节点i的以及的值,以此决定是否需要将测量值传输到下一个i+1节点。另一方面,如果节点i-1将不会发送将作为节点i的新值。测量噪声的计算公式如下:上边介绍的卡尔曼滤波器将仅仅改变θ的值。

图1 系统传输模型

由图1可知,整个系统是一个离散的线性系统:

xk+1=Axk+wk

(1)

这里k是一个离散的时间指标,xk∈Rn是一个状态向量,wk∈Rn是一个零均值的高斯噪声,并且wk的方差满足:

(2)

测量值yk满足下面的方程:

yk=Cxk+vk

(3)

式中:yk∈Rm,vk∈Rm,并且vk满足如下的方程:

(4)

2 新息驱动的传感器数据传输策略设计

2.1 状态估计器的设计

传统上,标准卡尔曼滤波器需要知道每个时刻k传感器收集的测量数据。然而,为了使中继节点可以延长生命周期并尽可能的节省能源,可以采取减少节点与节点之间的传输次数的方案。然而在这种情况下,测量值无法立刻在每一个时刻获得;因此,估计值也就无法通过标准的卡尔曼滤波计算得到。在这里我们将介绍一种适用于含中继节点的状态估计器。

对于节点i一个事件驱动的估计器满足如下:

(5)

式中:

(6)

(7)

(8)

此外,对于节点i每一个k+1时刻传感器的测量值yk+1以及前一个时刻的测量值满足如下的关系:

(9)

假定:

(10)

同时假设测量误差Δi有统一的分布,Δi的均值和方差如下:

(11)

在(11)中,φi满足minλQw(i,i)>φi,minλ(·)指矩阵的最小特征值。

（2）在设置临时通道时，一般设置在中央的分隔带和硬路肩的位置，另外在二者之间还应设置周期性的通道位置，但变换的周期不能够超过1个月，减轻对路面结构层的压力。

传统上,标准卡尔曼滤波器需要知道每个k时刻传感器收集的测量数据。然而,为了使得中继节点可以延长生命周期并尽可能的节省能源,可以采取减少节点与节点之间的传输次数的方案。在这种情况下,测量值无法立刻在每一个时间节点获得;因此,估计值也就无法通过标准的卡尔曼滤波计算得到。在这里我们将为每一个传输节点设计一种新息驱动的数据转发方案。

图2 基于新息驱动的数据传输示意图

2.2 新息驱动的决策规则

考虑一类性能指标J在文献[12]中被提出:

(12)

式中:误差权重Q>0,传输权重λ>0。

式中:

X,f:X→R,b:X→R

定义:

(13)

如果存在c∈R满足对任意的x∈X,

h(x)≥c

(14)

刚刚走到走廊，两个人就发现了楼兰的母亲。老人站在不远处跟一位医生解释着什么，表情卑微，拘慬不安。他们声音很小，可是语速很快，间或着各种各样眼花缭乱的手势。罗衫刚想过去看看，却见老人突然给医生跪下。她的动作快得令人不敢置信。她的眼泪在跪下的瞬间喷射而出。医生慌了手脚，试图扶她起来，她却赖在地上，砰砰砰地给医生磕起了响头。走廊里三三两两地走动着病人和护士，稀奇古怪的目光之下，老人苍白的头顶在逼仄的走廊里起伏不止——她像一条溺水的狗。

(15)

接下来我们将利用式(13)来设计新息驱动的决策规则以此权衡估计性能和电池能耗,为了推导的方便,先定义一些变量:

(16)

(17)

(18)

(19)

定理1 考虑节点i的性能上界Ji,给定矩阵Qi>0,系数λi>0,如果存在Hi>0,那么:

(20)

其约束条件:

则

(21)

并且

(22)

此外,新息驱动的决策规则如下所示

(23)

引理1[13] 假如存在一个马尔科夫链z0,z1,…,满足状态空间

(24)

(25)

式中:

医学检验专业学生临床实习存在的上述问题均可能为以后的工作埋下隐患，同时也与现代医学检验专业培养要求相距甚远。为此，我们在关注这些问题的同时，要思考造成这种局面的原因。

(26)

在上面的等式中,当的时候,动态误差对应最好的情况:中继节点i可以收到传感器的测量值,当的时候,动态误差对应最差的情况:这时候没有数据的传输,基于引理1,期望的可以通过一下的公式进行计算:

(27)

定义函数f的形式为:

(28)

进一步可以得到:

(29)

接下来,函数f(z)将会通过Ji获得一个性能的上界。首先,当等式可以写成如下的形式:

(30)

因为

￡

(31)

所以有:

(32)

所以通过上边的等式可以得到:

(33)

由于可以得到如下的结果:

(34)

(35)

(36)

(37)

因此,式(28)可以进一步化简成:

录入患者一般情况、基线实验室指标；分别计算患者 Child、终末期肝病模型（MELD）、MELD-Na、慢性肝衰竭-序贯器官衰竭评估 （CLIF-SOFA）和SOFA评分；记录28 d生存状态、各类并发症。结合患者的既往病史、实验室检查、影像学检查、内镜检查及病理检查等对HBV-ACLF患者既往肝病基础进行再诊断，按照WGO关于ACLF基础肝病类型分为A、B、C型。分析比较不同临床分型HBV-ACLF患者的临床特征，包括实验室检查、临床并发症、28 d生存率及预后影响因素。

(38)

化简得:

4 预后较好，通常在3～4岁后逐渐停止发作，部分宝宝由毛细支气管炎衍变而来，10%～20%转变为哮喘。

(39)

当时,函数f(z)可以写成如下形式:

(40)

由于并且

(41)

式(35)可以化简成下面的形式:

我感觉，梁实秋先生这段接地气的话，把“自控力”这个原本抽象的概念，很通俗易懂地表达了出来：克制，是为了更好的自己。

(42)

因为

(43)

因此

(44)

进一步可以得到:

(45)

2.3 网络丢包下的数据传输方案

在网络发生丢包的情况下,网络中的节点将无法完成数据传输的任务,本章节将利用所设计的新息驱动策略有效地解决了含中继节点的无线网络发生丢包、数据无法传输的情况。

首先定义一个变量表示节点i是否成功接收到了数据。如果表示节点成功接收到了数据,如果那么发生了丢包的情况。

算法1详细说明了网络丢包下的数据传输方案。

算法1

3 模型建立

3.1 实验平台介绍

式中:

图3 系统框图

图5是中继节点工作流程图,节点1在传输数据之前需要给节点2一个唤醒信号,等节点2唤醒之后再往节点2发送数据,节点2到节点3之间的数据与节点1到节点2一样,因此我们必须在各个节点之间加上一个用于发送唤醒信号的模块。这里选用nRF24L01[15]芯片来实现这个功能。每一个模块都工作在不同的地址,所以互不干扰。作用是产生一个唤醒信号,实验中的数据传输通过USR-C210 WIFI模块实现,该模块有3种工作模式:STA、AP、AP+STA,AP模式表示的是一个无线网络中的中心节点,本实验中总共有3个节点,节点2作为整个网络的中心节点其上挂载的WIFI模块设置为AP模式,可以通过AT指令来进行设置。同时,模块支持低功耗模式,在正常状态下,如果UART接口持续一定时间没有接收数据那么模块就可以进入低功耗模式。最后,图6是本实验所设计的中继节点的PCB电路图。

此时用户的隐私泄露，而社交网络服务提供方难以保护。因为是用户主动发言，攻击者所选用参数在现实生活中又难以保密，这就是基于隐私悖论所进行的一次社会工程学攻击检测。

图5 中继节点工作流程图

图6 中继节点的PCB电路图

3.2 模型建立

实验对象利用了一个由3节电池组成的锂电池组,参数如表1所示。

表1 ANR26650电池规格表

额定容量2.3 Ah额定电压3.3 V内阻10 mΩ电压范围4.2 V～2.0 V充电方法3.0 A～3.6 A横流恒压4.5 min推荐充电截止电压3.6 V～2.0 V工作温度-30°～60°核心电池容量70 g

观测其放电电压的过程,此锂电池组线性模型借用文献[16-17],如下所示:

如图3所示,本文通过估计一组锂电池放电电压的过程来验证上述理论算法的可行性和实用性,该实验平台由一组锂电池,3个中继节点和一远程计算机组成。其中,中继节点选用STM32F407[14]作为计算模块,该芯片集成了FPU和DSP指令,具有192 kbyte的SRAM、1 024 kbyte的FLASH、12个16位定时器、14个定时器、3个SPI、6个串口、3个12位的ADC,适合计算上述所提到的理论算法。

是第j个电池的端电压。锂电池组的输入uk=[Z 1 Iu],其中Z表示锂电池的SOC,Iu是锂电池回路电流,Rp是锂电池内部的扩散阻抗,Rs是锂电池内部的线性阻抗,Cn是锂电池的额度电容,Cp是锂电池内部线性电容。此外,k1和k2是通过SOC实验求解的常值。

将连续系统离散化并且设定采样时间为1 s,系统方程重写为:

xk+1=Axk+Buk

yk=Cxk >

藤尾的父亲决定让甲野继承遗产，但对于藤尾来说是不公平的。藤尾毕竟是亲身的女儿，难以理解养子来继承遗产。受西洋文化影响的藤尾，出现了抵抗情绪也是合情合理的，另一方面，夏目漱石成了一个栩栩如生的藤尾母亲的形象。失去父亲的藤尾，母亲对藤尾的成长扮演着非常重要的角色。虽然甲野明确表示不继承这个遗产，但是藤尾的母亲却表示怀疑。她对女儿藤尾的婚姻横加干涉。

证明1 假设存在满足上述引理1的等式接下来,可以被写成下面的形式:

考虑到电压传感器的规格参数,下面的参数设置为:

将模孔长度L代入式（18）可以得到在制粒成型过程中要将物料从模孔中顺利挤出形成制品颗粒，模孔入口处至少需要达到式（20）所示压强。

4 实验结果

4.1 实验1

实验的步长设置为100次,丢包率假设为10%。通过STM32F407单片机实时采集上传数据显示当前的测量值以及估计值,用于比较跟随效果。图7～图9绘制了远程端系统的状态、周期性传输的远程状态估计以及基于事件驱动传输机制的远程状态估计的对比曲线,从图中可以看出,采用了事件驱动传输机制的远程状态估计和系统状态以及周期性传输的远程状态估计之间的偏差很小,即系统性能并未受到很大的影响.在整个过程中,传感器节点发送了64次数据,通过事件驱动机制减少发送次数为36,即相对于周期性传输机制,减少资源使用约30%。

图9 第3节电池电压曲线

图7 第1节电池电压曲线

图8 第2节电池电压曲线

4.2 实验2

为了更加清晰地验证远程估计器的估计性能,实验2通过考虑节点3的均方误差,将本文所设计的事件驱动的估计、周期性传输的估计和利用时间驱动的学习观测器[17]的估计进行比较。图10绘制了其蒙托卡罗100次的均方误差的对比曲线,根据对比曲线可知,相较于周期性传输机制,基于事件驱动的传输机制的蒙托卡罗均方根误差没有明显的增大,此外,相应的传输模态在图11中进行绘制。

实际上，公共服务均等化供给受到的影响因素显然不限于本文所列举的几个变量。从回归结果中的拟合优度R2值比较低可以看出，我们无法在建模过程中把所有解释变量全部列出，因此三个模型不能排除因为遗漏变量而产生的内生性。

图10 远程估计误差曲线

图11 传输模态轨迹

从图10和图11可以看出,所提出的算法在节约资源的同时,远程估计器的性能没有明显的下降。

4.3 实验3

实验3选取80mAh的锂电池,每隔5 min采集一次电池的剩余电压节点1、节点2、节点3的剩余电量对比如表2～表4所示,为了方便描述,周期性传输的电压设置为U1,事件驱动传输的电压设置为U2。

表2 节点1电压对照表

时间/minU1U2时间/minU1U204.024.01203.863.8853.963.98253.793.81103.933.95303.653.68153.893.92

表3 节点2电压对照表

时间/minU1U2时间/minU1U204.024.02203.813.8353.963.98253.743.76103.923.94303.563.59153.863.89

表4 节点3电压对照表

时间/minU1U2时间/minU1U204.024.02203.863.8953.973.99253.803.83103.943.96303.703.73153.913.93

5 总结以及展望

本文提出了一种在丢包的多跳网络环境下的新息驱动传输策略,利用增加中继节点延长数据传输的距离,通过所设计的传输策略来控制传感器节点和中继节点何时发送数据,降低整个无线网络的平均功耗,并延长了传感器数据传输的距离。另外,利用所设计的传输策略解决了无线网络发生丢包、数据无法传输的情况。最后将这套传输策略应用到一个锂电池电量检测的实际系统中,并且完成了整套系统的软硬件设计,验证了事件驱动算法的有效性。

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